FutureSkill คอร์สเรียนออนไลน์ | Data Analytics For Business

Data analytics for Business

คอร์สนี้จะช่วยให้คุณนำข้อมูลที่มีอยู่จำนวนมากมาวิเคราะห์ให้เกิดประโยชน์และมีประสิทธิภาพที่สูงที่สุด
เช่นข้อมูลเชิงธุรกิจเพื่อนำข้อมูลที่มีอยู่จำนวนมากมาวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจให้ดียิ่งขึ้น
ผู้บริหาร บุคคล พนักงานที่ต้องการลดความซ้ำซ้อน เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการทำงาน และ ช่วยในเรื่องของการตลาด หรือ หุ้น ได้อีกมากมาย

ผู้เรียนจำเป็นต้องมีพื้นฐาน:
1. การใช้ Excel และ Function หลักๆที่ใช้โดยทั่วไป เช่น Vlookup Sumif Filter Pivot Table
2. ภาษาอังกฤษ
3. คณิตศาสตร์ สถิติ Calculus
4. ภาษา Python

คอร์สเรียนนี้เหมาะกับใคร
1. ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ธุรกิจโดยการนำ data มาวิเคราะห์
2. นักธุรกิจที่ต้องการใช้ข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น เช่นผู้บริหาร
3. บุคคลทั่วไปที่ต้องการลดขั้นตอนของการทำงานที่ซ้ำซ้อน เช่น Routine Report หรือแนวทางใหม่ๆในการทำ Report ให้รวดเร็ว 4. ถูกต้อง และ มีประสิทธิภาพมากขึ้น
5. บุคคลทั่วไปที่มีความสนใจในการเรียนภาษา Python พื้นฐานสำหรับงานทั่วไปเพื่อเป็นแนวทางต่อยอดในอนาคต
6. บุคคลทั่วไปที่มีความสนใจในการเรียนภาษาที่เอาไปใช้ทำ Machine Learning เพื่อเป็นพื้นฐานสำหรับงานทั่วไปเพื่อเป็นแนวทางต่อยอดในอนาคต
7. บุคคลที่อยากเปลี่ยนสายงาน อยากประสบความสำเร็จในอาชีพ อยากมีรายได้สูงๆ

ความต้องการคอมพิวเตอร์ขั้นต่ำ
1. PC/Laptop CPU core i5 (ใช้ i3 ได้แต่ว่าอาจจะช้าในบางงาน)
2. Ram >4 GB
3. Hard drive >500GB
4. Windows 10 64bit
*** ถ้ามี GMAIL Account สามารถเขียนผ่าน Tools ที่ชื่อว่า Google Colaboratory ใน GMAIL ได้เลย ***

คอร์สนี้เรียนอะไรบ้าง
Ep.1 : แนะนำคอร์สเรียน
1. แนะนำคอร์สเรียน : รับมือกับยุคของ Data Economy.
2. AI and Machine Learning : What’s AI?
3. ประเภทของข้อมูล
4. ที่มาภาษา Python เครื่องมือที่ใช้ในการทำงาน และ ประโยชน์จากการใช้งาน Python.

Ep.2 เครื่องมือที่ใช้ทำ Tools for Business Analytics
1. Set up environment
2. Download Program + Set up Path
3. ไฟล์ Dataset (csv)
4. ไฟล์ข้อมูลสำหรับทำ Workshop เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการขายสินค้ามีขนาดข้อมูล 1.5 ล้านแถว 14 คอลลัมน์
5. ไฟล์ Install Python 3
6. ตัวติดตั้งภาษา Python ในเครื่อง PC หรือ Notebook
7. ไฟล์ IDE (Anaconda)
8. เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการพัฒนาโปรแกรมโดยมีสิ่งอำนวยความสะดวกต่างๆ เช่น คำสั่ง Compile Run ให้ทำงานสะดวกมากขึ้น
9. Test Program ว่าสามารถทำงานได้
10. การเปิดการทำงานใน Jupyter Notebook ซึ่งเป็น IDE ที่นิยมในปัจจุบัน

Ep.3 AI and Machine Learning Introduction and Python for Data Analysis
3.1 Introduction AI and Machine Learning
1. กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล CRISPDM
2. รูปแบบการเรียนรู้ของ machine Learning
3. การเรียนรู้แบบ Supervised Learning
4. การเรียนรู้แบบ Unsupervised Learning
5. การเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning
3.2 Prediction Model
1. K-Nearest Neighbors (KNN)
2. Decision Tree
3. Naive Bayes
4. Linear Regression
5. Logistic Regression
6. Support Vector Machine
7. Clustering
8. Neural Network
9. ตัวอย่าง Case study การประยุกต์ใช้ Machine Learning ในธุรกิจ

Ep.4 Introduction Python Programming
1. ประเภทของตัวแปร
2. Operation
3. การใช้เครื่องหมาย Comment
4. การเลือกข้อมูลมาใช้และการวิเคราะห์
5. การจัดการปัญหาเมื่อเกิดข้อผิดพลาด (Error and Exception)

Ep.5 Data Exploration and Data Visualization

5.1 Data Exploration and Data Cleaning
1. Parsing
2. Correct Data
3. Standardining
4. Duplicate Elimination
5.2 Normalization Data
1. การลดมิติ (Dimensionality Reduction)
2. Principal Component Analysis
3. Linear Discriminant Analysis
4. Random Projection

Ep.6 Data Analysis
1. Filtering Data
2. Sorting Data
3. Max Min Medien Average
4. Outlier Data
5. Missing Values
6. Imbalance Data
7. Group by (Sum and Sum-if)
8. Correlation Variance
9. Basic Graph Visualization
10. Bar Graph
11. Line Graph
12. Scatter plot
13. Pie Plot

Workshop 1: การใช้ Python for business Analytic and reping analysis จากข้อมูล 1.5 M Rows
Workshop 2: Robotic Process Automation ทดลองทำระบบการทำงานอัติโนมัติ

วิธีการสั่งซื้อ
1. สั่งซื้อสินค้าผ่านทาง Shopee
2. ชำระเงิน
3. รอรับสินค้าผ่านทางขนส่ง 2-3 วัน
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมผ่านทาง ช่องแชท Shopee

Details : สินค้าจะถูกจัดส่งเป็นเอกสารซองจดหมาย จะใช้ระยะเวลา 2-3 วัน ในการจัดส่ง
เนื่องจากเป็น Policy ของ Shopee ที่ไม่สามารถให้ส่งสินค้าช่องทางอื่นได้ มิเช่นนั้นจะมีผลกรทบต่อร้านค้า
ขออภัยในความไม่สะดวก